Wie werden lineare Darstellungen gelernt? Exakte Lösungen der Abstraktionsdynamik

arXiv:2607.08843v1 In künstlichen und biologischen neuronalen Netzen werden Konzepte oft als konsistente lineare Richtungen im Darstellungsraum kodiert. Im Deep Learning ist diese Idee als Linear Representation Hypothesis bekannt und liegt vielen Interpretabilitäts- und Kontroll-Arbeiten zugrunde.